Show simple item record

dc.contributor.advisorÇulha, Mustafa
dc.contributor.authorMert, Sevda
dc.date.accessioned2020-12-29T06:46:28Z
dc.date.available2020-12-29T06:46:28Z
dc.date.submitted2013
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/338883
dc.description.abstractYüzeyde zenginleştirilmiş Raman saçılması (YZRS) insan böbrek kanseri hücre hatları (ACHN, A-498) ile kanser olmayan böbrek hücre hattını (HEK 293) ayırt etmede kullanılmıştır. Gümüş nanoboyuttaki parçacıklar YZRS?de metal katman olarak kullanılmıştır. CaF2 slaytları üzerinde büyümüş olan hücrelere, kolloid yapıda gümüş nano parçaçıkları içeren sıvı karışımdan birkaç damla CaF2 slaytların üzerine eklenir ve slaytlar ters pozisyonda kurumaya bırakılır. Üç farklı hücre hattından alınan yüzeyde zenginleştirilmiş Raman saçılmaları, model hücreleri ayırt etmek için analiz edilir. Lineer ayırt edebilme analiz (LAA) yöntemi ile kombine esas bileşen analiz (EBA) yöntemi, üç hücre çeşidini sınıflandırmayı 88% hasssaslık ile 84 % özgünlükte sağlamıştır. Bu çalışma, yeni örnek hazırlama yöntemi ve LAA algoritmaları ile YZRS? nın böbrek kanserlerini tanımladığını göstermiştir.
dc.description.abstractSurface-enhanced Raman scattering is used for the differentiation of human kidney adenocarcinoma (ACHN), human kidney carcinoma (A-498) and non-cancerous human kidney embryonic cells (HEK 293). Silver nanoparticles (AgNPs) are used as substrates in the experiments. A volume of colloidal suspension containing AgNPs is added onto the cultured cells on CaF2 slide and the slide is dried at the overturned position. A number of SERS spectra acquired from the three different cell lines are statistically analyzed to differentiate the cells. Principal component analysis (PCA) combined with linear discriminate analysis (LDA) was performed to differentiate the three kidney cell types with a sensitivity and specificity of 88 % and 84 %, respectively. This study demonstrated that SERS could be used to identify renal cancers by combining this new sampling method and LDA algorithms.en_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBiyoistatistiktr_TR
dc.subjectBiostatisticsen_US
dc.subjectBiyomühendisliktr_TR
dc.subjectBioengineeringen_US
dc.subjectBiyoteknolojitr_TR
dc.subjectBiotechnologyen_US
dc.titleDifferentiation of healthy and cancerous renal cells using surface-enhanced Raman scattering
dc.title.alternativeYüzeyde zenginleştirilmiş Raman saçılmaları kullanılarak sağlıklı ve kanserli böbrek hücrelerinin ayırt edilmesi
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBiyoteknoloji Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10017132
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityYEDİTEPE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid438682
dc.description.pages59
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess